{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "#!/usr/bin/env python3\n",
    "# -*- coding: utf-8 -*-\n",
    "\"\"\"\n",
    "网易《Python数据分析师》微专业\n",
    "课堂练习代码\n",
    "\n",
    "@author: huangjixiao\n",
    "\"\"\"\n",
    "\n",
    "'''\n",
    "1、词法分析接口调用\n",
    "'''\n",
    "# ① 接口调用\n",
    "# 导入requests工具包\n",
    "import requests\n",
    "\n",
    "# client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SK\n",
    "host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=j0OK3r70XY359ldiZ9q16X4d&client_secret=TIt93fUAH1wDGavqAMSTxadZqSsCgRcM'\n",
    "\n",
    "# 用requests工具包，访问host并得到结果\n",
    "response = requests.get(host)\n",
    "if response:\n",
    "    print(response.json())\n",
    "    access_token = response.json()['access_token']\n",
    "\n",
    "# 生成url\n",
    "url = 'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/lexer?charset=UTF-8&access_token=' + access_token\n",
    "print(url)\n",
    "\n",
    "# 导入json工具包\n",
    "import json\n",
    "\n",
    "# 按要求写入header参数\n",
    "headers = {'content-type': 'application/json'}\n",
    "\n",
    "# 创建变量，写入需要分词的文本\n",
    "st = '百度是一家高科技公司'\n",
    "\n",
    "# 用requests工具包发送请求\n",
    "response = requests.post(url,\n",
    "                         data=json.dumps({'text': st}),  # st变量写在这里\n",
    "                         headers=headers)\n",
    "if response:\n",
    "    result = response.json()\n",
    "result\n",
    "\n",
    "# ② 将结果生成表格\n",
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "wordslst = result['items']\n",
    "df_news = pd.DataFrame(wordslst)\n",
    "df_news\n",
    "\n",
    "'''\n",
    "2、情感倾向接口调用\n",
    "'''\n",
    "# ① 接口调用\n",
    "# 生成情感倾向分析接口的url\n",
    "url_sentiment_classify = 'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/sentiment_classify?charset=UTF-8&access_token=' + access_token\n",
    "print(url_sentiment_classify)\n",
    "\n",
    "# 用requests工具包发送请求\n",
    "response = requests.post(url_sentiment_classify,\n",
    "                         data=json.dumps({'text': st}),  # st变量写在这里\n",
    "                         headers=headers)\n",
    "if response:\n",
    "    result = response.json()\n",
    "result\n",
    "\n",
    "# ② 提取情感倾向分析结果\n",
    "print(result['items'], '\\n-------')  # 提取items\n",
    "print(result['items'][0], '\\n-------')  # 提取items中列表的第1个元素\n",
    "print(result['items'][0]['negative_prob'], '\\n-------')  # 提取'negative_prob'信息\n",
    "\n",
    "'''\n",
    "3、词频分析及词云图\n",
    "'''\n",
    "# ① 新闻文字内容整理\n",
    "news = '''\n",
    "孙杨的事情，还没有结束。最近，他的妈妈杨明，也被卷进了舆论风波中。在国际体育仲裁法庭宣布孙杨禁赛八年后，爱子心切的孙妈妈，在朋友圈发了一条长文。文章开头，就在哭诉儿子的不容易。之后，她就开始指责领导的不负责，指派律师的不专业。首先，她表明孙杨在08年因为身体不适服用了含有盐酸曲美他嗪的“万爽力。”当时，这药物还未变成“赛内禁用，赛外可用”的违禁药。直到过了6年，中国反兴奋剂网站才下发通知，表明“万爽力”是违禁药，强调运动员对此是毫不知情。当年不知情的孙杨，还是正常使用了“万爽力”，没想到体检是阳性，为此还被口头警告，要求罚款5000元。对于自己被“冤枉”，孙杨当然是不乐意的。但是在领导说出“不会影响成绩”后，孙杨妈妈选择先把这件事情放下，让儿子继续比赛。孙杨，也这么做了。听话的后果，就让这件事成为了“孙杨职业生涯最大的耻辱柱。”再之后参加国际听证会和仲裁会，孙杨妈妈也认为领导指派的律师专业性十分不强，影响了最终结果的判断，导致了自己儿子被禁赛8年的事情发生。整篇文章看下来，可以看出孙杨妈妈的不甘和怒气。也能看出，她意在把事情的全部责任，都推卸到别人身上。但是，真相似乎并不像孙杨妈妈所指的一样，孙杨被禁赛长达8年，只有别人的责任，自己毫无问题。前不久，有人在网上放出了孙杨妈妈在听证会的一段视频曝光。在听证会上，孙杨妈妈一直不愿正面回答对方提出的问题。并且不顾规则，总是中途打断对方，浪费了许多时间。法官问了三遍“孙杨是否撕毁了他之前签字的检验单？”孙杨妈妈是承认了，但却一直解释，自己儿子的暴力抗检，是“有理有据。”明明是回答是或者不是的问题，孙杨妈妈却一直自说自话，胡乱辩解。直到她的证词时间已经结束了，她还要强调“我还没说完。”不听安排，无视规则。而且据爆料，孙杨妈妈在去年6月，还曾私下联系过血检官和尿检官。这些，都是WADA明令禁止的。这一系列操作看下来，孙杨妈妈对于整件事而言，没有任何正面帮助，还帮了倒忙。在孙杨的成长道路，运动员生涯中，最离不开和最常见到的身影，就是他的妈妈杨明。作为曾经的浙江女排主力，专业的运动员，杨明深知运动员锻炼时间的重要性。在孙杨小时候，杨明是风雨无阻开车送儿子去训练，完全没有自我时间。为了让孩子把一切时间运用在游泳上，杨明更是把孙杨当成了“巨婴”去养。小学六年级，孙杨还不会系鞋带，上学训练也是从不背书包。在杨明的眼里，这些都是小事，什么事情，都没有游泳训练重要。对于自己无私奉献，杨明也是十分的骄傲。她认为是自己的牺牲成全，才有了现今的孙杨。不能否认，孙杨是一个游泳健将，他在国际赛事上的成绩，就是最好的证明。但私下里的孙杨，远没有他在国际体坛上表现的那么完美。生活中孙杨的不完美，也同样离不开母亲杨明的“帮助”。2010年，孙杨跟随朱志根前往澳大利亚训练。在公开训练场，19岁的孙杨没有围浴巾换泳裤，正好被外国女选手撞见。女选手走后找到了教练朱志根，希望他能能提醒孙杨不要再做这种不雅的事情。孙杨对于自己做过的事情是矢口否认，连着被问两次，他也强硬表示“决无此事。”明明在撒谎却如此有底气，气不过的朱志根直接给了孙杨一巴掌。这件事被杨明知道后，她并没有平息双方怒火，反而火上浇油向学院领导打了电话，痛斥教练不尊重孙杨，伤害了孩子的自尊心。之后，杨明为了孙杨的运动生涯，更是多次与人起过冲突，丝毫不在意他人的看法。为照顾孙杨，杨明要求住进运动员酒店与儿子同住。为孙杨的游泳训练，杨明在现场记录对手的训练记录，还会对着旁人埋怨：“这要换成朱志根，他能做到这些？”对于集体安排的活动，杨明有异议就直接向国家体育总局开炮。孙杨成绩不如意，杨明不去想儿子的问题，而是去指责教练教导的有问题。有媒体不远万里从巴西过来想要采访孙杨，杨明直接问了一句：你们电视节目在巴西放，对我们有什么好处？对国外的记者不客气，杨明对国内的记者媒体，也十分的不礼貌。有一次孙杨进行完体能训练走出场馆后，记者和粉丝拿着镜头对孙杨拍照。身为领队和母亲的杨明，看到现场状况后疯狂发飙，大喊：“别拍了！烦死了！讨厌死了！”更有传言称，杨明还用水瓶砸了一个记者的相机。据知情者爆料，孙杨在天津训练时不仅要求卡宴，奥迪接送，下水前还要母亲和保镖陪着。杨明更是大牌到只接受央视记者的采访，其余的记者，通通不见。事情被报道后，杨明着重强调是“无中生有。”孙杨更是为妈妈开了个发布会，“希望大家能够理解妈妈。”接受其他采访，杨明更是对主持人有很大的意见，在现场就直接黑脸。杨明仗着孙杨的名气耍大牌，对儿子一次次的纵容和任性，终于惹怒了训练队。12年伦敦奥运结束才半年，孙杨就开始不听组织安排不服从纪律。在运动员最需要集中系统训练的时候，孙杨不仅私自谈恋爱，还频繁出席商业活动。面对教练的批评，孙杨根本不听，还对着朱志根说“你的训练太落后，我不跟你练了。”一次次的顶撞冲突，浙江体育职业技术学院对孙杨做出了严厉处罚。院长接受采访时，也明确表明“在浙江只有优秀运动员，没有特殊运动员。”经历耍大牌，不听要求，被训练队惩罚后，孙杨的名气一落千丈，个人形象顷刻坍塌。这时的孙杨，仍没有吸收教训，触犯了法律，因为无证驾驶被行政拘留了7天。而且在交涉过程中，孙杨再一次撒了慌，对外说自己有驾驶证。同时还被曝出早前就曾多次在没有驾照的情况下独自驾车外出。个人形象再次受损。也因为这次无证驾驶，孙杨的空姐女友浮出了水面。孙杨对于这个女友也是十分宝贝，曾对着母亲杨明说要把她娶进门。但杨明并不满意这个比孙杨大6岁的女朋友，并未同意。后有媒体拍到该空姐曾带着一个孩子外出，有不少人怀疑这个孩子是孙杨的私生子。只不过孙杨对外，从未正面回应过。对外风评不佳，在队里，孙杨也不受队友的待见。有队友爆料，孙杨成绩提高后十分傲慢目中无人。孙杨也因为傲慢性格被孤立后，就开始和圈外的狐朋狗友交朋友，逛夜店，泡歌厅。这些事情，放在任何一个公众人物身上，都能让他一蹶不振很难东山再起。但对于有着超强业务能力的孙杨来说，这些都不是问题。即使有负面新闻缠身，在他再次取得取得傲人成绩后，人们就逐渐忘记了他之前的任性耍大牌。摇身一变，孙杨又成为了大家眼中可爱的大白杨。即使后面他因穿个人签约品牌违反规定遭争议，孙杨也并未回应。而这些也都未击垮他的职业生涯，观众们也没做太多关心。直到14年，孙杨因为服用违禁药品问题，完美的职业生涯出现了一个缺口。这一次的抗检事件，更成为压死骆驼的最后一根稻草。孙杨也为他的不配合，蛮横嚣张的态度付出了太过于沉重的代价。而这背后，离不开他母亲杨明在后面的无限纵容，推波助澜。从此次她在听证会的表现可看出，这么多年，她的脾气仍没有改变，面对官方和媒体，她依旧按着自己的那一套处理事情。她以为靠着自己的七寸不烂之舌可以为儿子洗清冤屈，殊不知她的一番话，把孙杨推向了摸不见底的深潭。这次孙杨能被禁赛长达8年，更是离不开她的“亲力亲为。”事情再次发酵后，杨明删除了朋友圈的控诉，孙杨的微博里，也没有他当晚发的几条证据。好在孙杨这次还有上诉的机会，如若成功，他的职业生涯还能延长几年。希望这次惨痛教训能让孙杨妈妈知道，孙杨，早就不是象牙塔里的孩子。你的亲切关怀不是蜜糖，是砒霜。29岁的孙杨，也应该明白，人生除了比赛，还有做人。奥运冠军的光环，不可能罩着你一辈子。\n",
    "'''\n",
    "\n",
    "# ② 针对该文章做词法分析\n",
    "response = requests.post(url,\n",
    "                         data=json.dumps({'text': news}),  # news变量写在这里\n",
    "                         headers=headers)\n",
    "if response:\n",
    "    result = response.json()\n",
    "result['items'][:2]  # 查看前2条数据\n",
    "\n",
    "# 将结果生成表格\n",
    "wordslst = result['items']\n",
    "df_news = pd.DataFrame(wordslst)[['item', 'pos', 'ne']]\n",
    "df_news\n",
    "\n",
    "# ③ 针对n和人名做词频分析\n",
    "df_nper = df_news[(df_news['pos'] == 'n') | (df_news['ne'] == 'PER')]\n",
    "nper_counts = df_nper['item'].value_counts()\n",
    "nper_counts.head(10)\n",
    "\n",
    "# ④ 词云图分析\n",
    "# 导入pyecharts工具包，用pe作为简写\n",
    "import pyecharts as pe\n",
    "\n",
    "# 创建词云图对象\n",
    "wd = pe.WordCloud(\"名词-人名 词云图\")\n",
    "\n",
    "# 提取每个词\n",
    "words = nper_counts.index\n",
    "\n",
    "# 提取每个词的词频\n",
    "words_counts = nper_counts.values\n",
    "\n",
    "# 绘制图表\n",
    "wd.add(\"词频\", words, words_counts, shape='circle',\n",
    "       word_size_range=[20, 100], rotate_step=10)\n",
    "wd.render('wordcloud.html')\n",
    "\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "ename": "AttributeError",
     "evalue": "'function' object has no attribute 'head'",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[1;31mAttributeError\u001b[0m                            Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[1;32m<ipython-input-7-074ed571b437>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[1;34m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    214\u001b[0m \u001b[0mdf\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mpd\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mDataFrame\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mb\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[0ma\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    215\u001b[0m \u001b[0mnew_df\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mdf\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0msort_values\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m--> 216\u001b[1;33m \u001b[0mnew_df\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mhead\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;36m40\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
      "\u001b[1;31mAttributeError\u001b[0m: 'function' object has no attribute 'head'"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "res_dict = {'Python': 56, '包装': 747, '内容': 1896, '书': 5627, '店家': 40, '活动': 865, '服务态度': 130, '书籍': 677, '客服': 55,\n",
    "                '时候': 210, '物流': 1382, '质量': 1927, '东西': 637, '速度': 768, '商品': 222, '正版': 633, '基础': 588, '知识': 324,\n",
    "                '价格': 558, '图书': 365, '快递': 449, '小哥': 174, '正品': 212, '好书': 423, '书本': 354, '纸质': 308, '工具书': 117,\n",
    "                '好评': 468, '性价比': 130, '券': 35, 'python': 92, '金融': 14, '货': 81, '品质': 71, '物': 68, '理论': 68, '工具': 56,\n",
    "                '纸张': 364, '初学者': 376, '师傅': 27, '字数': 10, '数据': 159, '技术': 119, '时': 79, '价值': 50, '语言': 151, '资料': 96,\n",
    "                '教程': 113, '市场': 5, '所值': 23, '专业': 96, 'hellip': 18, '态度': 109, '朋友': 123, '代码': 154, '配送员': 5,\n",
    "                '快递员': 49, '很长时间': 4, '行': 2, '实例': 129, '数学': 99, '实物': 13, '人': 268, '细节': 22, '机会': 23, '谢谢': 14,\n",
    "                '用书': 30, '项目': 152, '能力': 30, '满分': 27, '东东': 24, '电子书': 29, '实用性': 36, '事件': 2, '购物车': 29, '电子版': 35,\n",
    "                '时间': 150, '领域': 25, '全家': 8, '老公': 51, '蔡老师': 3, '人员': 20, '书店': 38, '宝贝': 110, '  ': 40, '封装': 1,\n",
    "                '经典': 38, '促销活动': 4, '铁粉': 2, '明叔': 1, '网站': 43, '货物': 11, '员': 14, '度': 3, '背景': 2, '信息量': 6, '送货员': 4,\n",
    "                '毛病': 10, '参考书': 39, '   ': 10, '学会': 4, '品牌': 53, '疑问': 6, '牌子': 5, '心情': 12, '信息': 10, '收益': 3,\n",
    "                '主流': 5, '同学': 58, '好东西': 28, '会员级': 1, '解决方案': 5, '专业性': 11, '衣服': 5, '新书': 34, '头': 9, '针对性': 5,\n",
    "                '关键': 25, '讲座': 1, '云盘': 1, '力度': 98, '好处': 6, '小朋友': 22, '知识点': 69, '类书': 4, '操作性': 11, '满意度': 3,\n",
    "                '字体': 37, '过程': 48, '绘本': 1, '真心': 38, '股市': 1, '作用': 14, '前沿': 15, '物品': 33, '习题': 20, '总体': 49,\n",
    "                '易学': 8, '正版书': 58, '神卷': 1, '公司': 101, '统计学': 16, '皮': 5, '科技': 39, '超市': 28, '作者': 134, '巢': 3,\n",
    "                '容易': 1, '五星': 45, '据说': 3, '折': 11, '潜力': 1, '旅': 5, '智慧': 1, '该书': 11, '门': 4, '塑膜': 1, '干货': 40,\n",
    "                '书市': 1, '帕特森': 1, '舒心': 3, '老婆': 10, '书书': 11, '专著': 2, 'IT': 16, '大部头': 3, '骑士': 3, '要求': 27,\n",
    "                '价钱': 31, '快递柜': 2, '特快': 1, '重来': 1, '工作人员': 3, '原因': 8, '疫情': 71, '方面': 79, '案例': 133, '用法': 4,\n",
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    "                '日子': 3, '活动价': 9, '门外汉': 7, '进阶版': 1, '地址': 1, '从业者': 3, '读者': 40, '欲望': 15, '问题': 134, '思路': 54,\n",
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